Izabela Gujon

Izabela Gujon
Wymowa
Urodzić się ( 15.08.1961 ) 15 sierpnia 1961
Paryż , Francja
Obywatelstwo

francusko- szwajcarsko -amerykański
Alma Mater
ESPCI Paryż (mgr) Uniwersytet Piotra i Marii Curie (doktorat)
Znany z
Support Vector Machines Sieć neuronowa syjamska
Nagrody
Nagrody Fundacji BBVA Frontiers of Knowledge (2020) Stypendysta AMIA (2011)
Kariera naukowa
Pola Nauczanie maszynowe
Instytucje
Bell Labs University of Paris-Saclay
Praca dyplomowa   Réseaux de neurones pour la reconnaissance des formes: architectures et apprentissage (sieci neuronowe do rozpoznawania wzorców) (1988)
Doradca doktorski Gerarda Dreyfusa
Strona internetowa www .clopinet .com /isabelle /
Podpis

[izabɛl ɡɥijɔ̃] Isabelle Guyon ( francuska wymowa: <a i=3>[ ; ur. 15 sierpnia 1961) to urodzona we Francji badaczka zajmująca się uczeniem maszynowym , znana z pracy nad maszynami wektorów nośnych , sztucznymi sieciami neuronowymi i bioinformatyką . Jest profesorem katedry na Uniwersytecie Paris-Saclay .

Uważana jest za pioniera w tej dziedzinie, ze swoim wkładem w maszyny wektorów nośnych z Vladimirem Vapnikiem i Bernhardem Boserem.

Biografia

Po ukończeniu francuskiej szkoły inżynierskiej ESPCI Paris w 1985 roku dołączyła do grupy Gerarda Dreyfusa na Université Pierre-et-Marie-Curie, aby zrobić doktorat z architektury sieci neuronowych i szkoleń.

Guyon obroniła swoją pracę w 1988 roku i rok później została zatrudniona w AT&T Bell Laboratories , najpierw jako post-doc, a następnie jako lider grupy. Przez sześć lat pracowała w Bell Labs, gdzie zajmowała się kilkoma obszarami badawczymi, od sieci neuronowych po rozpoznawanie wzorców i teorię obliczeniowego uczenia się , z zastosowaniem do rozpoznawania pisma ręcznego . Współpracowała z Yannem LeCunem , Léonem Bottou , Vladimirem Vapnikiem , Corinną Cortes , Yoshua Bengio , Patrice Simard i poznała swojego przyszłego męża, Bernharda Bosera

W 1996 roku Guyon opuściła Bell Labs i wychowała swoje dzieci w Berkeley w Kalifornii. W Berkeley stworzyła własną firmę konsultingową w zakresie uczenia maszynowego, Clopinet. Zainteresowała się zastosowaniami medycznymi, a swoją wcześniejszą pracę wykorzystała do klasyfikacji genów odpowiedzialnych za różne typy nowotworów.

Od 2003 roku Guyon zorganizował wiele wyzwań w data science, aby stymulować badania w tej dziedzinie. W 2011 roku założyła ChaLearn, organizację non-profit, której celem jest tworzenie otwartych dla wszystkich wyzwań związanych z uczeniem maszynowym. Była przewodniczącą programową NeurIPS 2016 i została przewodniczącą generalną NeurIPS w 2017 r. Jest także redaktorem akcji w Journal of Machine Learning Research i redaktorem serii Series: Challenges in Machine Learning. Jest członkiem Europejskiego Laboratorium Systemów Uczenia się i Inteligentnych .

W 2016 roku Guyon wrócił do Francji, aby objąć katedrę profesorską Big Data między University of Paris-Saclay a INRIA . Pracuje w grupie TAU (TAckling the Underspecified) Laboratoire de recherche en informatique .

Wraz z Bernhardem Schölkopfem i Vladimirem Vapnikiem otrzymała w 2020 roku nagrodę BBVA Foundation Frontiers of Knowledge Awards za pracę nad uczeniem maszynowym.

Praca naukowa

Guyon pracował w wielu poddziedzinach uczenia maszynowego, w tym w sieciach neuronowych , maszynach wektorów nośnych , selekcji funkcji i zastosowaniach uczenia maszynowego w biologii .

Maszyny wektorów nośnych

Wśród jej najbardziej znaczących wkładów Guyon współwynalazła maszyny wektorów nośnych (SVM) w 1992 r. Wraz z Bernhardem Boserem i Vladimirem Vapnikiem. SVM to nadzorowany algorytm uczenia maszynowego, porównywalny do sieci neuronowych czy drzew decyzyjnych , który szybko stał się klasyczną techniką uczenia maszynowego. Maszyny SVM szczególnie przyczyniły się do spopularyzowania metod jądra .

Sieci neuronowe

Podczas swoich lat w Bell Labs, Guyon brała udział w wielu projektach dotyczących sieci neuronowych . W szczególności napisała kilka pierwszych artykułów na temat wykorzystania sieci neuronowych do rozpoznawania pisma ręcznego z wykorzystaniem bazy danych MNIST . Jest także współtwórcą syjamskich sieci neuronowych , architektury sieci neuronowej używanej do uczenia się podobieństw, z aplikacjami do rozpoznawania podpisów, twarzy lub obiektów.

Uczenie maszynowe dla biologii

Guyon jest autorem wielu publikacji z pogranicza biologii (badania nad rakiem i genomika) oraz sztucznej inteligencji. W szczególności wprowadziła wykorzystanie maszyn wektorów nośnych do wykrywania raka za pomocą genów.

Wyzwania związane z uczeniem maszynowym

Poprzez swoją organizację non-profit Chalearn, Guyon organizowała i kierowała wyzwaniami otwartymi dla wszystkich, aby rozwiązywać otwarte problemy w uczeniu maszynowym, w tym widzenia komputerowego , neuronauki , fizyki cząstek elementarnych , wyboru funkcji i automatycznego uczenia maszynowego . Większość wyzwań organizowanych przez ChaLearn zaowocowała publikacjami. Do najczęściej cytowanych należą:

  • Guyon i in., Analiza wyników wyzwania wyboru funkcji NIPS 2003 , Postępy w systemach przetwarzania informacji neuronowych, 2005, link
  • Escalera i in., ChaLearn Looking at People Challenge 2014: Dataset and Results , Computer Vision - ECCV 2014 Workshops, Springer International Publishing, 2014, link
  • Guyon i in., Krótki przegląd wyzwania ChaLearn AutoML, JMLR: Workshop and Conference Proceedings 64:21-30, 2016, link
  • Adam-Bourdario i in., The Higgs boson machine learning challenge , JMLR: Workshop and Conference Proceedings 42:19-55, 2015, link

Życie prywatne

Jest żoną Bernharda Bosera, profesora na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley . Ma bliźniaki i jedną córkę, z których wszystkie trzy ukończyły studia naukowe. Guyon ma trzy obywatelstwa: francuskie z urodzenia, szwajcarskie z małżeństwa i amerykańskie z naturalizacji.

Nagrody i wyróżnienia

Publikacje

Zobacz też

Linki zewnętrzne

Pobrano z „ https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Isabelle_Guyon&oldid=1142090355 ”